論文の概要: A Survey of Threats Against Voice Authentication and Anti-Spoofing Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16843v4
• Date: Tue, 16 Sep 2025 11:49:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-17 15:46:32.912325
• Title: A Survey of Threats Against Voice Authentication and Anti-Spoofing Systems
• Title（参考訳）: 音声認証とアンチスプーフィングシステムに対する脅威調査
• Authors: Kamel Kamel, Keshav Sood, Hridoy Sankar Dutta, Sunil Aryal,
• Abstract要約: 本調査は, 音声認証システム(VAS)と防汚対策(CM)を対象とする, 近代的な脅威景観を概観するものである。 我々は、音声認証の発展を時系列的に追跡し、技術的進歩と連動して、脆弱性がどのように進化したかを調べる。 新たなリスクとオープンな課題を強調することで,この調査は,よりセキュアでレジリエントな音声認証システムの開発を支援することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2851376150891864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Voice authentication has undergone significant changes from traditional systems that relied on handcrafted acoustic features to deep learning models that can extract robust speaker embeddings. This advancement has expanded its applications across finance, smart devices, law enforcement, and beyond. However, as adoption has grown, so have the threats. This survey presents a comprehensive review of the modern threat landscape targeting Voice Authentication Systems (VAS) and Anti-Spoofing Countermeasures (CMs), including data poisoning, adversarial, deepfake, and adversarial spoofing attacks. We chronologically trace the development of voice authentication and examine how vulnerabilities have evolved in tandem with technological advancements. For each category of attack, we summarize methodologies, highlight commonly used datasets, compare performance and limitations, and organize existing literature using widely accepted taxonomies. By highlighting emerging risks and open challenges, this survey aims to support the development of more secure and resilient voice authentication systems.
• Abstract（参考訳）: 音声認証は、手作り音響機能に依存する従来のシステムから、頑丈な話者埋め込みを抽出できるディープラーニングモデルに大きく変化した。 この進歩により、金融、スマートデバイス、法執行機関などにも応用範囲を広げた。 しかし、採用が進むにつれて、脅威もある。 本調査では, 音声認証システム(VAS)と防汚対策(CM)を対象とし, データ中毒, 逆境, ディープフェイク, 敵のスプーフィング攻撃など, 現代の脅威景観を包括的に概観する。 我々は、音声認証の発展を時系列的に追跡し、技術的進歩と連動して、脆弱性がどのように進化したかを調べる。 攻撃の各カテゴリについて、方法論を要約し、一般的に使われているデータセットをハイライトし、性能と制限を比較し、広く受け入れられている分類学を用いて既存の文献を整理する。 新たなリスクとオープンな課題を強調することで,この調査は,よりセキュアでレジリエントな音声認証システムの開発を支援することを目的としている。

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